使用QEMU模拟器运行Linux kernel

最新推荐文章于 2025-10-01 08:50:45 发布
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本文记录了如何利用QEMU模拟vexpress-a9平台运行LinuxKernel4.1的过程，包括环境变量设置、内核编译、启动命令及运行效果的详细说明。 
 当手边没有可用的开发板的时候，如果想hack Linux kernel的某些功能，QEMU是一个不错的选择。
 下面记录使用QEMU 模拟vexpress-a9 运行Linux Kernel 4.1的过程。
 内核编译:
(1)设置环境变量
  export ARCH=arm
  export CROSS_COMPILE=arm-linux-gnueabi-
（2）编译
  make vexpress_defconfig 
  在默认配置的基础上，我还打开了
  ![printk](https://img-blog.youkuaiyun.com/20150829190642893)
  ![initramfs](https://img-blog.youkuaiyun.com/20150829184217452)
  make zImage
  make dtbs
 (3) 启动
    qemu-system-arm -smp 4 -M vexpress-a9 -m 1024M -nographic  -serial stdio -nodefaults -kernel arch/arm/boot/zImage  -dtb arch/arm/boot/dts/vexpress-v2p-ca9.dtb  -append "console=ttyAMA0 init=/linuxrc "

运行效果如下
kmsg

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型
丨汀、的博客
07-02 1304
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型
ModaHub魔搭社区：向量数据库Milvus性能优化问题（一）
实战AI智能体
07-01 1623
这样在每次重启服务端之后，数据都会先载入到内存中，可以解决第一次搜索耗时很长的问题。以索引类型 IVF_SQ8 为例，针对不同 nlist/nprobe 组合的搜索时间和召回率分别进行对比。因 CPU 版 Milvus 和 GPU 版 Milvus 测试结果类似，此处仅展示基于 GPU 版 Milvus 测试的结果。在本次测试中，nlist 和 nprobe 的值成比例增长，召回率随 nlist/nprobe 组合增长呈现上升的趋势。重启后第一次搜索时，会将数据从磁盘加载到内存，所以这个时间会比较长。
Milvus 大规模数据集下的查询性能优化
03-27 1726
Milvus 作为开源的向量数据库，专为 **高维向量数据检索** 设计，广泛应用于 **AI 搜索、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理（NLP）** 等场景。在数据规模达到 **千万、亿级甚至百亿级** 时，查询性能会受到 **索引、存储、计算资源、查询策略** 等多方面影响。本文将深入探讨 **Milvus 在大规模数据集下的查询性能优化策略**，帮助开发者 **提高检索速度，减少查询延迟，优化存储成本**，确保 **高并发环境下的稳定运行**。
第8篇：Milvus性能优化技巧：索引优化与查询优化
Gemini的博客
06-11 2578
通过这篇博客，我们详细介绍了Milvus的性能优化技巧，包括索引优化和查询优化。我们讨论了如何根据不同的应用场景（小规模、中等规模、大规模数据集）和向量维度（低维、中等维度、高维）调整索引和查询参数，并提供了具体的调优建议和代码示例。优化Milvus性能的核心理念在于根据具体的需求和应用场景，找到查询速度、精度和资源消耗之间的最佳平衡点。不同的应用场景对性能有不同的要求，因此需要灵活调整参数，以实现最佳性能。
Milvus查询优化：减少延迟提高吞吐量的实用技巧
最新发布
gitblog_01086的博客
10-01 1079
你是否还在为Milvus查询延迟高、吞吐量不足而烦恼？本文将从索引优化、集群配置、查询调优三个维度，提供一套实用的性能优化方案，帮助你在实际业务场景中显著提升Milvus查询效率。读完本文后，你将掌握选择合适索引类型、配置集群参数、优化查询语句的具体方法，轻松应对百万级向量数据的实时检索需求。 ## 一、索引优化：选择合适的索引类型与参数 Milvus的查询性能很大程度上取决于索引的选择和配置...
Milvus 索引性能调优技巧
03-23 2237
Milvus 作为一款高性能的向量数据库，支持多种索引类型（如 FLAT、IVF、HNSW、SCANN）来优化向量搜索。然而，不同的索引类型在查询速度、存储占用和检索精度上各有特点，如何根据业务需求调整索引参数，提升查询效率和系统性能，是每位 Milvus 用户需要关注的问题。本文将分享 **Milvus 索引性能调优的关键技巧**，帮助你充分发挥 Milvus 的搜索能力。
Milvus 性能优化
沛哥儿的专栏
05-16 2069
Milvus 的性能优化涉及索引选择、搜索参数调优和硬件优化。正确选择索引类型、合理调整搜索参数以及选择合适的硬件配置，可以显著提升 Milvus 的搜索性能。在实际应用中，需要根据数据集的特点和搜索需求，进行综合考虑和调整。
ModaHub魔搭社区：向量数据库Milvus性能调优教程（二）
实战AI智能体
06-28 1954
使用客户端创建集合时有一个 index_file_size 参数，用来指定数据存储时单个文件的大小，其单位为 MB，默认值为 1024。当某个文件达到 index_file_size 所设置的值之后，这个文件就不再接受新的数据，Milvus 会把新的数据存成另外一个文件。在持续插入数据的场景下，由于对大小未达到 index_file_size 的数据段未建立索引，对其使用的查询方式是暴力搜索。topk 的大小对计算的影响不大。而使用 GPU 查询时，批量查询的效率高，目标向量数量增加对查询耗时影响不大。
使用 Milvus 向量数据库进行高效向量存储和检索
dgay_hua的博客
03-21 833
【代码】使用 Milvus 向量数据库进行高效向量存储和检索。
Milvus 向量数据库 RAG（检索增强生成）技术解析
03-26 1479
**RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）** 是一种结合 **信息检索（Retrieval）** 和 **文本生成（Generation）** 的 AI 技术，旨在提高 **大语言模型（LLM，如 ChatGPT、Llama、Gemini）** 的回答准确性和上下文理解能力。
Milvus向量检索Demo初探
seeker的博客
04-12 2996
Milvus 是什么 Milvus 于 2019 年开源，致力于存储、索引和管理由深度神经网络学习与其他机器学习模型生成的海量 Embedding 向量。 Milvus 向量数据库专为向量查询与检索设计，能够为万亿级向量数据建立索引。与现有的主要用作处理结构化数据的关系型数据库不同，Milvus 在底层设计上就是为了处理由各种非结构化数据转换而来的 Embedding 向量而生。 Milvus 2.0 是一款云原生向量数据库，采用存储与计算分离的架构设计，所有组件均为无状态组件，极大地增强了系统弹性和灵活性
Milvus向量数据库
水务人
06-17 1177
Milvus 是一个功能强大且易于使用的向量数据库，能够高效地处理大规模向量数据。通过本文的介绍，你应该对 Milvus 的特点、架构、安装和基本使用有了初步了解。如果你正在寻找一种解决方案来处理和搜索高维向量数据，Milvus 无疑是一个值得考虑的选择。
Milvus 查询速度优化技巧
03-24 2907
Milvus 是一款高性能的开源向量数据库，专为 **近似最近邻（ANN）搜索** 设计，广泛应用于 **推荐系统、图像搜索、语义检索** 等场景。然而，随着数据规模的增长，查询速度可能会受到影响。为了确保 Milvus 在大规模数据集上的高效运行，我们需要采取一系列优化策略来提升查询性能。本文将介绍 **影响 Milvus 查询速度的关键因素**，并提供 **索引优化、查询参数调整、硬件配置、系统优化** 等方面的实用技巧，帮助你加快 Milvus 的检索速度。
【大模型应用开发】向量数据库向量检索方法存在问题及优化
weixin_45972052的博客
06-15 398
本文分析了构建向量数据库时的两个常见问题及解决方案：1）检索结果重复问题，通过设置chunk_overlap保持上下文连贯性，但会导致检索结果重复，可采用最大边际相关性(MMR)算法平衡相关性与多样性；2）检索错误答案问题，当提问特定章节时可能返回无关结果，可通过元数据过滤或使用SelfQueryRetriever模块，让LLM自动解析查询语句中的检索条件和过滤条件。这些方法有效提升了向量检索的准确性和效率。
Milvus性能优化指南：从百万到十亿级向量的扩展之道
gitblog_00028的博客
05-30 551
本文深入探讨了Milvus向量数据库从百万级到十亿级向量扩展的性能优化技术路径。文章系统性地介绍了硬件加速与GPU优化、内存管理与查询缓存、集群规模与性能关系以及监控与故障诊断工具四个核心优化领域。通过详细的架构设计、性能对比分析、配置指南和最佳实践，为不同规模的应用场景提供了全面的性能优化解决方案，帮助用户构建高效、可扩展的向量检索系统。 ## 硬件加速与GPU优化 在Milvus向量数据...
ModaHub魔搭社区：向量数据库Milvus性能调优教程（一）
实战AI智能体
06-27 921
该参数越大，将文件合并到该值设定的大小所需的次数就越多，影响插入操作的吞吐量。GPU 查询的性能取决于 CPU 将数据加载进显存的速度以及 GPU 的计算能力。如果该缓存空间不足以容纳所需的数据，查询时会从磁盘临时加载数据，严重影响查询性能。对于数据插入和查询并发的场景，使用 GPU 建索引可避免后台建索引任务和查询任务争抢 CPU 资源。在 GPU 版本中，当目标向量数量大于等于该参数设定的值，将会启用 GPU 查询。，增大该值可减少段合并的次数，减少磁盘 I/O，提高插入操作的吞吐量。
milvus索引算法优化_Chat with Milvus #23 回顾Milvus 在 IVF 索引的优化
weixin_42300121的博客
01-23 296
戳这里看完整视频实录这次 Milvus 线上问答， 我们请到了 Milvus索引组 teamlead-李盛俊来与我们分享 Milvus 在 IVF 索引方面所做的一些优化。这部分的内容欢迎大家观看视频开始的前 9 分钟。⏰时间戳：09:40-18:30新手如何入门 Milvus？使用 Milvus 做地图的推荐和搜索？19:15-26:55 Milvus 未来是否加入前置模型？...
Milvus性能优化提速之道：揭秘优化技巧，避开十大误区，确保数据一致性无忧，轻松实现高性能
丨汀、的博客
11-15 2015
Milvus性能优化提速之道：揭秘优化技巧，避开十大误区，确保数据一致性无忧，轻松实现高性能
向量数据库Milvus03-高级功能与性能调优
https://github.com/foxpup11?tab=repositories
05-24 1734
Milvus 支持多种索引类型（如 HNSW、IVF_PQ、IVF_FLAT）的混合使用，以适应不同场景的需求。：启用 Tiered Storage + RaBitQ 量化压缩。：使用 IVF_PQ 或 IVF_SQ，平衡速度与内存。功能，支持结合向量相似性与文本匹配的联合搜索。：使用 FLAT 或 HNSW，保证精度。，结合 GPU 显著提升 QPS。：本文为原创文章，转载请注明出处。Milvus 2.5 引入了。Milvus 2.6 引入。Milvus 2.6 支持。，支持 PB 级数据管理。
milvus向量检索测试
06-18
### 测试 Milvus 向量检索性能的方法 测试 Milvus 向量检索的性能需要从多个维度进行考量，包括查询延迟、吞吐量、资源利用率和准确性等。以下内容将详细介绍如何设计测试方案以及执行具体的测试步骤。 #### 1. 准备测试环境 在开始测试之前，确保已经搭建好 Milvus 的运行环境，并且配置了适当的硬件资源。根据实际需求选择本地部署或云端部署[^3]。此外，还需要准备测试数据集，通常建议使用公开的向量数据集（如 SIFT 或 GloVe）或者自定义生成的数据集来模拟真实场景。 #### 2. 配置搜索管道 Milvus 的搜索功能依赖于搜索管道的设计。用户可以通过搜索管道输入查询文本并将其转换为 Embedding 向量。系统会比较查询向量与数据库中存储的向量，从而返回最相关的文档切片。为了测试性能，可以预先定义一组查询向量，并记录每次查询的结果。 #### 3. 测试指标 以下是常见的 Milvus 性能测试指标： - **查询延迟**：衡量单次查询所需的时间。 - **吞吐量**：单位时间内能够处理的查询数量。 - **资源利用率**：CPU、内存和磁盘 I/O 的消耗情况。 - **准确性**：检索结果的相关性或召回率。 #### 4. 测试工具 可以使用以下工具来进行性能测试： - **Python SDK**：通过 Milvus 提供的 Python 客户端接口编写脚本，模拟并发查询场景。 - **Locust**：一种分布式负载测试工具，支持动态调整并发用户数。 - **Benchmark 工具**：例如 pymilvus-benchmark，专门用于评估 Milvus 的性能表现。 以下是一个基于 Python 的简单测试代码示例： ```python from pymilvus import connections, Collection, utility # 连接到 Milvus 服务 connections.connect("default", host="localhost", port="19530") # 加载集合 collection_name = "test_collection" if not utility.has_collection(collection_name): raise ValueError(f"Collection {collection_name} does not exist") collection = Collection(collection_name) collection.load() # 执行向量检索 search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 16}} vectors_to_search = [[0.1] * 128] # 示例查询向量 results = collection.search(vectors_to_search, "embedding_field", search_params, limit=10) # 输出检索结果 for result in results: print(result) ``` #### 5. 数据分析 收集测试结果后，可以通过绘制图表或统计分析来评估 Milvus 的性能表现。重点关注不同参数设置（如索引类型、维度大小、查询数量）对性能的影响。 ---
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